大型远程客机涡扇发动机过热检测方法研究

研究大型远程客机涡扇发动机过热检测优化问题;传统的大型远程客机涡扇发动机过热检测方法不能有效过滤外界干扰因素,飞机发动机过热检测的准确性较差;为实现大型远程客机涡扇发动机过热的准确检测,提出一种基于随机集与结果残差修正的融合先验知识的大型远程客机涡扇发动机过热诊断方法。对测量数据进行处理获取发动机过热的特征值,得到发动机过热证据可信度分配,并将其表示为证据的随机集形式,利用残差修正理论对计算误差进行调整,计算调整后的证据与先验信息之间的倾斜度,并依据决策规则得到发动机过热的诊断决策,提高检测准确率;结果表明,该方法的诊断正确率达到90%以上,具有很强的实际应用价值。     

基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断中存在的可测节点电压信息不足、单一信息不能表征所有故障状态等问题,提出了一种基于神经网络和D-S证据理论的模拟电路异类信息融合故障诊断方法.该方法首先提取两类故障信息并分别将其输入不同的神经网络对其进行初步诊断,并得到各自的诊断结果,然后根据初步诊断结果,运用D-S证据理论对其进行融合,做出最终决策.     

应用决策层信息融合的模拟电路故障诊断实现

研究了基于多类电量测试信息及其多诊断方法融合的模拟电路故障诊断。获取可及节点电压,运用K故障诊断法进行故障在线检测与初步定位,再离线测量电路在不同的测试频率下输出对输入的增益,运用最小标准差法进行诊断。由所提故障隶属函数得到基于各类测试信息的元件故障隶属度,以此计算D-S证据理论中各传感器的信度函数分配,再运用D—S合成法则实现融合诊断。模拟实验结果表明：所提融合诊断方法大大提高了故障定位的准确率。     

基于布尔可满足性的电路设计错误诊断算法

提出了一种组合电路设计错误诊断算法,该算法结合传统基于模拟的方法和可满足性问题求解技术,在不依赖于故障模型的条件下实现对电路逻辑错误的诊断定位．提出了基于布尔可满足性的增量式电路诊断方法,通过对可满足解依据电路结构信息筛选分级,提高了多错误诊断定位的分辨率和准确性;并提出多项启发式方法,避免了大量不必要的操作,使算法在时间和内存上保持有效性．实验结果表明,利用形式验证的技术来导向模拟的过程,抓住了高复杂度的多错误定位问题的特征,提高了电路错误诊断的效率．     

基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断

为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。     

基于可传递置信模型的模拟电路融合诊断方法研究

本文提出了一种有效的基于可转移置信模型的模拟电路故障融合诊断方法,解决模拟电路诊断中故障特征信息缺乏和决策融合中异质信息不相容等问题。该法首先采用所提出的电路温度故障信息的提取规则,将获得的温度故障信息输入隶属度函数进行故障预识别,再结合基于可测点电压神经网络故障预识别结果,利用可传递置信模型进行电路融合诊断。通过具体电路实验仿真,表明了该方法的有效性,提高了模拟电路融合诊断准确率。     

一种基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究

提出了一种基于小波分析和神经网络的电路故障诊断方法.首先用PSPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis,即集成电路编程仿真技术)电路仿真软件对电路进行仿真;然后对电路的输出节点电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;最后利用神经网络的并行处理结构和非线性映射能力,实现故障诊断.仿真实验结果表明该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路.     

基于测前迭代仿真的模拟电路故障诊断方法

针对非线性模拟电路中元件表现出的折线故障特征,提出一种基于测前迭代仿真的模拟电路统一故障诊断方法.在测前将线性元件参数分段划分区间,在各区间进行仿真得到节点电压平面上的点计算斜率特征,对于斜率变化的区间重新进行参数扫描,并通过迭代仿真得到连续平滑的折线轨迹上的点作为测后诊断依据;在测后诊断中,通过计算实测点到各条折线轨迹的点集合的最小距离来定位电路故障,并根据测前仿真的分段信息对故障元件的参数区间进行识别.文中利用计算机程序实现了测前迭代仿真和测后故障定位及参数区间识别,能够同时诊断容差电路元件的硬故障(开路、短路)和软故障(元件参数变化至容差允许范围之外).最后通过实例的仿真实验和实际电路实验验证了该方法的有效性.     

容差条件下PSO算法诊断模拟电路单软故障方法

为了定量地诊断模拟电路中的单个软故障,提出一种容差条件下基于微粒群优化理论的诊断方法.首先通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,以及模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组;然后引入罚甬数,把微粒群算法应用到方程的求解中;最后估计出电路各元件参数的最小变化量,并与各元件容差范围相比较来定位故障元件.仿真实验结果表明.该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.     

PCA-SVM在模拟电路故障诊断中的应用

主元分析法(PCA)通过提取故障样本集的主元得到降维的特征空间,利于故障特征提取;支持向量机(SVM)应用于故障诊断时具有良好分类性能;结合两者优点,提出了基于PCA特征提取和SVM相结合的模拟电路故障诊断识别新方法:对电路输出响应信号进行PCA处理,提取故障特征的主成分,然后利用多类SVM对故障模式进行分类决策,实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法能够实现模拟电路故障的快速检测与故障定位,具有速度快、精度高、鲁棒性好的特点。